为保证KGGen的最佳运行效果，请注意以下关键点：
1. 输入准备建议
- テキスト前処理：去除无关符号、统一实体称谓（如”AI”和”人工智能”应标准化）
- 領域適応：专业领域文本建议在
config.py中切换专用语言模型（如BioBERT用于生物医学）
2. 参数调优技巧
- 聚类阈值スルー
cluster_threshold调整（值越大关系越严格） - 实体过滤設定
min_entity_freq忽略低频实体 - 並列処理：长文本可启用
n_threads参数加速
3. 运行环境配置
- メモリ管理：处理超过1MB的文本时建议分配16GB以上内存
- GPUアクセラレーション：安装CUDA版本可提升Transformer模型速度
4. 结果验证方法
- デバッグモード追加
--verbose参数查看中间过程 - 手動校正：至少抽样检查10%的关系对准确性
- 指标评估使用
kg_gen.evaluate模块计算精确率/召回率
遇到问题时，建议优先查阅GitHub项目的Issue区，已知问题如中文实体识别需额外加载分词插件。
この答えは記事から得たものである。KG Gen：プレーンテキストからナレッジグラフを自動生成するオープンソースツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 使用KGGen时有哪些注意事项和优化建议？
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